3D-Bewegungsanalyse in der orthopädischen Versorgung von Sportlern: Klinischer Mehrwert eines standardisierten Vorgehens – eine Fallserie

Abstract

Sportassoziierte Beschwerden sind oft multifaktoriell bedingt. Der Einsatz markerloser 3D-Bewegungsanalyse bietet die Möglichkeit individuelle Bewegungsmuster zu erfassen, erfordert jedoch validierte Systeme und eine zielführende Integration in die klinische Praxis. Ziel des Artikels ist die Darstellung des klinischen Mehrwerts markerloser 3D-Bewegungsanalysen anhand einer Fallserie.

Das Bewegungsverhalten von 3 Sportlern (ambitionierte Läuferin, Freizeitläufer, professioneller Ultrahiker) wurde mit einem validierten markerlosen 3D-Bewegungsanalysesystem erfasst. Die kinematischen und in einem Fall kinetischen Daten dienten mit den Daten aus klassischen klinischen Verfahren der Therapieplanung. Nach 6 Wochen Interventionszeit wurde eine Follow-Up Analyse zur Verlaufskontrolle durchgeführt.

In allen Fällen konnten funktionelle Defizite in den Bewegungsmustern und in einem Fall Überbelastungen objektiviert werden. Nach der Interventionszeit konnten Optimierungen der Bewegungsmuster und in einem Fall der Gelenkbelastungen ermittelt werden.

Markerlose 3D-Bewegungsanalysen liefern bei nachgewiesener Validität einen relevanten Nutzen in der funktionellen Diagnostik. Integriert in einem Versorgungsprozess ermöglichen sie eine präzise Therapiezieldefinition und eine objektive Evaluation des Therapieerfolgs.

Sportassoziierte Beschwerden sind oft multifaktoriell bedingt. Der Einsatz markerloser 3D-Bewegungsanalyse bietet die Möglichkeit individuelle Bewegungsmuster zu erfassen, erfordert jedoch validierte Systeme und eine zielführende Integration in die klinische Praxis. Ziel des Artikels ist die Darstellung des klinischen Mehrwerts markerloser 3D-Bewegungsanalysen anhand einer Fallserie.

Das Bewegungsverhalten von 3 Sportlern (ambitionierte Läuferin, Freizeitläufer, professioneller Ultrahiker) wurde mit einem validierten markerlosen 3D-Bewegungsanalysesystem erfasst. Die kinematischen und in einem Fall kinetischen Daten dienten mit den Daten aus klassischen klinischen Verfahren der Therapieplanung. Nach 6 Wochen Interventionszeit wurde eine Follow-Up Analyse zur Verlaufskontrolle durchgeführt.

In allen Fällen konnten funktionelle Defizite in den Bewegungsmustern und in einem Fall Überbelastungen objektiviert werden. Nach der Interventionszeit konnten Optimierungen der Bewegungsmuster und in einem Fall der Gelenkbelastungen ermittelt werden.

Markerlose 3D-Bewegungsanalysen liefern bei nachgewiesener Validität einen relevanten Nutzen in der funktionellen Diagnostik. Integriert in einem Versorgungsprozess ermöglichen sie eine präzise Therapiezieldefinition und eine objektive Evaluation des Therapieerfolgs.

Sports-related injuries are often caused by multiple factors. Markerless 3D motion analysis can capture individual movement patterns, but it requires validated systems and effective integration into clinical practice. This article aims to demonstrate the clinical value of markerless 3D motion analysis using a case series.

Movement patterns of three athletes (an ambitious runner, a recreational runner, and a professional ultramarathoner) were recorded using a validated markerless 3D motion analysis system. The kinematic data, and in one case, the kinetic data, were used alongside data from conventional clinical methods to plan therapy. After a six-week intervention period, a follow-up analysis was conducted to monitor progress.

Functional deficits in movement patterns were objectively identified in all cases, and excessive stress was detected in one case. Following the intervention period, improvements in movement patterns and joint stress were observed.

When proven to be valid, markerless 3D motion analysis provides benefits in functional diagnostics. Integrating it into a treatment process enables precise definition of therapy objecitves and objective evaluation of therapeutic success.

Sports-related injuries are often caused by multiple factors. Markerless 3D motion analysis can capture individual movement patterns, but it requires validated systems and effective integration into clinical practice. This article aims to demonstrate the clinical value of markerless 3D motion analysis using a case series.

Movement patterns of three athletes (an ambitious runner, a recreational runner, and a professional ultramarathoner) were recorded using a validated markerless 3D motion analysis system. The kinematic data, and in one case, the kinetic data, were used alongside data from conventional clinical methods to plan therapy. After a six-week intervention period, a follow-up analysis was conducted to monitor progress.

Functional deficits in movement patterns were objectively identified in all cases, and excessive stress was detected in one case. Following the intervention period, improvements in movement patterns and joint stress were observed.

When proven to be valid, markerless 3D motion analysis provides benefits in functional diagnostics. Integrating it into a treatment process enables precise definition of therapy objecitves and objective evaluation of therapeutic success.